自动驾驶芯片发展趋势

今天给大家分享自动驾驶芯片发展趋势，其中也会对自动驾驶芯片发展趋势是什么的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、深度分析汽车芯片的现状与发展(四)整车控制域
• 2、王平:高等级自动驾驶芯片技术发展现状如何丨汽车产经
• 3、自动驾驶发展没那么快,玩家无需焦虑
• 4、一文读懂汽车芯片--计算芯片及车规级AECQ100认证
• 5、自动驾驶“芯”战争
• 6、从NVIDIA自动驾驶芯片Thor,看大芯片的发展趋势

深度分析汽车芯片的现状与发展(四)整车控制域

1、汽车芯片在整车控制域的现状与发展深度分析：VCU的核心作用 大脑功能：VCU作为电动汽车的大脑，负责整合驾驶意图、车辆状态和策略执行，是确保电车高效、安全行驶的关键组件。 系统协调：VCU通过CAN总线协调动力系统、电池管理系统以及电机控制器，实现车辆各系统的协同工作。

2、关键元器件 传感器集成：自动驾驶域控制器集成了摄像头、雷达和IMU等多种传感器，以实现多传感器融合。高性能元器件：在智能驾驶领域，元器件的选择包括电感、串行解串、晶振、Flash、聚合物钽电容、阻容元件、陀螺仪、电解电容等，以满足高性能和稳定性的要求。

3、伴随着芯片的快速发展，在芯片的下游环节—域控制器赛道也开始出现了新的趋势。智能汽车的电子电气架构将历经分布式、域内融合、跨域融合、中央计算四个阶段，目前大多数厂商都启动了域内融合需求，开始将分散的域内数据计算进行集中化。

4、年，基于高通8155芯片的座舱域控制器已成主流，2024年，8295芯片也将成为高端旗舰车型的标配。 得益于国内智能座舱的快速普及，本土企业也发力座舱芯片，华为和亿咖通占据一定份额，而随着地平线、芯擎、芯驰等国内企业座舱芯片也开始逐渐大规模上车，未来几年国产座舱芯片的份额有望提升。

5、高性能MCU在车载电子中的使用推动了域控制器的发展，形成以功能“域”为基础的架构。典型架构分为动力总成、底盘控制、车身控制、ADAS、***系统等主要“域”。域控制器的关键作用在于通过高性能MCU整合资源，提供功能、算法，减少冗余软件开发量，实现控制器的精简。

王平:高等级自动驾驶芯片技术发展现状如何丨汽车产经

1、年12月16日，由中国汽车工程学会和中国智能网联汽车产业联盟联合主办的2021第三届国际汽车智能共享出行大会在广州花都开幕。寒武纪行歌执行总裁、前麦肯锡董事合伙人王平以《高等级自动驾驶芯片技术现状和趋势》为题发表了演讲。王平 王平指出，自动驾驶芯片发展遇到的挑战需要芯片企业和企业一起来克服。

2、一方面，轻舟智航以L4自动驾驶软硬件方案打造“动力引擎”，加速纵向技术深化，逐步在更多场景实现完全无人驾驶能力；另一方面，通过自由配置的自动驾驶前装量产方案打造“创新引擎”，以更安全、成本合理的高性价比方案，加速横向场景拓展，实现自动驾驶技术的规模化落地。

3、同级别车型中首次搭载APA全自动泊车系统，思皓曜***用TI双核主芯片（TDA2X），支持多种传感器融合（如可视，超声雷达）；4颗100万***像素广角摄像头、12颗同频长距超声波雷达以及纵横向控制单元，确保可全自动完成水平、垂直、斜列等多种车位的泊车，为Z世代用户带来更好的用车体验。

4、在消费者愈发重视的安全方面，威兰达全系标配7个安全气囊，除汽油版和双擎版的入门车型，皆搭载全新一代Toyota Safety Sense智行安全系统，包括PCS预碰撞安全系统、DRCC动态雷达巡航控制系统、LTA车道循迹辅助系统和AHB自动调节远光灯系统，实现了准L2级自动驾驶性能，可以最大程度的提升行车安全。

自动驾驶发展没那么快,玩家无需焦虑

寒武纪行歌（南京）科技有限公司执行总裁王平也发表了对自动驾驶落地进度的看法，他认为，L2级别自动驾驶或者说辅助驾驶将会快速普及，并且长期存在，但L4到来的时间会比较久，可能仅仅会在一些受限的场景下陆续出现。 具体到企业层面，王平认为，随着自动驾驶的加速发展，需要处理的数据量呈指数级上升，对算力的需求也不断攀升。

因此余凯呼吁行业不应对自动驾驶过于焦虑，因为行业发展没有那么快。要到2025年做到合理性价比下，高速NOA实现如丝般顺滑体验，同时要有相当的投入，把城区NOA做到可用。 其实技术的发展与用户体验的提升从来都是相辅相成，相互促进，自动驾驶的发展同样如此。

面对行业内近两年的智能驾驶算力内卷和算力焦虑，余凯表示对于自动驾驶不要过于焦虑，行业发展速度没有想象的那么快。从工程技术上看，对于自动驾驶的芯片而言，现阶段无论算力是几十TOPS还是 和1000 TOPS，其实用户端体验上并没有那么大的区别。

但振杰依然为工作的稳定***到焦虑。 两年多前刚入行那会儿，自动驾驶被视为最热门的新领域之一。振杰怀揣着希望扎进这片新海洋，但他万万没想到，风口变得太快，而他每次都能成为公司裁员时首选的“弃儿”。 因为多次被裁，振杰对这个行业已经从踌躇满志变得失望。

“如果在牌桌上，手里只有电动化一张牌，没有智能化、生态化的准备，最终车企还是要面临着重新洗牌。”贾可的这番话一针见血的指出了车企当前面临的焦虑。 由于智能驾驶、智能座舱本身系统复杂、集成度高，只凭企业单打独斗难以在成本、规模和用户体验上取得平衡，因此，不少业内专家呼吁用大生态取代小圈子。

“无人驾驶都是扯淡，弄个虚头巴脑的东西，那都是忽悠，忽悠多少年了，有几个成了吗？” 如此语出惊人，来自一向低调的比亚迪掌舵人王传福。近日，在2022年财报交流会上，王传福对自动驾驶侃侃而谈。在他看来，自动驾驶就是被资本裹挟的虚头巴脑的东西，高级辅助驾驶才是未来的发展方向。

一文读懂汽车芯片--计算芯片及车规级AECQ100认证

通过AECQ100认证，芯片制造商可以确保其产品在汽车应用中的可靠性和安全性。认证机构：华碧实验室作为国内领先的第三方检测与分析实验室，已成功帮助数百家企业顺利通过AECQ系列认证，包括自动驾驶计算芯片的车规级AECQ100认证。意义：为汽车芯片安全质量提供了重要保障。

智能驾驶芯片通过车规级AECQ100认证 AECQ100是车规级集成电路的产品标准，确保芯片在汽车环境下的稳定与可靠性。通过AEC-Q100认证的IC包括MCU、MPU、存储芯片等。

测试要求：供应商需通过AECQ100至AECQ200的一系列严格测试。测试内容：例如，AECQ100分为四个温度等级，0级适用于汽车所有部位，测试内容涉及环境应力、寿命仿真、封装工艺、电气验证等多方面。获取途径：详细内容与文件：AECQ系列的详细内容和文件可从AEC官方网站获取。

车规AECQ100认证是汽车控制芯片MCU进入汽车电子领域的准入门槛。以下是关于车规AECQ100认证的详细介绍：定义与目的：AECQ100是AEC组织设计的一套针对车载应用集成电路的应力测试标准。其主要目的是提升产品品质和可靠性，确保每个芯片在功能和性能上达到严格标准，预防潜在的故障状态。

自动驾驶“芯”战争

月23日，刚刚与宝马在自动驾驶领域宣布和平分手的奔驰，宣布与芯片供应商英伟达达成合作，将使用后者的Orin芯片，开发下一代车载计算系统，为奔驰量产车型2024年将全面搭载的L2-L3级自动驾驶功能，以及最高可达L4级的自动泊车功能提供算力支持。

年初公司在GTC上刚刚发布了全新平台，其基于NVIDIA Xavier系统级芯片运行，***用DriveWorks加速库和实时操作系统DRIVE OS，其中包含DRIVE AutoPilot软件、DRIVE AGX和DRIVE验证工具，并融合了DRIVE AV自动驾驶软件和DRIVE IX智能驾驶舱体验。

汽车 的智能化和自动化正成为下一个投资风口，特斯拉与英伟达合作失利进而自研芯片，比亚迪分拆芯片业务剑指IGBT，英特尔通过收购弯道介入等等， 汽车 行业将接力手机成为资金风投的终端入口热门战场。

由彭军和楼天成创办的小马智行，一直在追求L4级自动驾驶，直到现在，仍然认为L2和L4是分开的两件事，尽管有其他自动驾驶人才对此观点表达反对意见。 ***者 从百度走出的智驾公司创始人还有一些，只是多数在一轮又一轮的变革中，声量渐弱甚至消失。

从NVIDIA自动驾驶芯片Thor,看大芯片的发展趋势

1、单一芯片解决方案：汽车行业正在从分散的ECU和DCU阶段转向集中的单一芯片解决方案。NVIDIA的Thor芯片正是这一趋势的体现，它集成了多种功能，旨在替代多个传统芯片。高性能算力：算力大幅提升：Thor芯片以2000TFLOPS的性能超越了之前的Altan，这种高性能算力是大芯片发展的重要趋势之一。

2、NVIDIA在2022年GTC秋季发布会上展示了其2024年即将推出的自动驾驶芯片Thor，其性能高达2000TFLOPS。Thor的发布标志着汽车领域正从分布式ECU、DCU转向集中功能融合的单芯片时代，体现了高性能集中化的发展趋势。大芯片融合：大芯片的发展趋势从GPU、DSA的分离走向DPU、超级终端的融合。

3、对比Intel Mobileye、高通和NVIDIA的芯片，NVIDIA的Thor以其2000TOPS的算力，明显超越了竞争对手。这种单芯片技术通常可以替代多个传统芯片，支持多域计算，如自动驾驶和***系统，实现车辆功能的整合。大芯片的发展不再局限于单纯提升算力，而是强调计算资源的协同和融合，以适应不断变化的复杂计算场景。

4、NVIDIA宣告革命性突破，推出强力驱动未来全车自动驾驶的DRIVEThor在自动驾驶领域的前沿，NVIDIA首席执行官黄仁勋亲自揭幕了新一代的超级芯片——DRIVEThor，这款性能卓越的SoC（系统级芯片）以其革新性设计，引领车载计算速度飞跃。

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